Personality predicts foraging site fidelity and trip repeatability in a marine predator
Notice bibliographique
Résumé
Animal populations are often comprised of both foraging specialists and generalists. For instance, some individuals show higher foraging site fidelity (spatial specialization) than others. Such individual differences in degree of specialization can persist over time-scales of months or even years in long-lived animals, but the mechanisms leading to these different individual strategies are not fully understood. There is accumulating evidence that individual variation in foraging behaviour is shaped by animal personality traits, such as boldness. Despite this, the potential for boldness to drive differences in the degree of specialization is unknown. In this study, we used novel object tests to measure boldness in black-legged kittiwakes (Rissa tridactyla) breeding at four colonies in Svalbard and deployed GPS loggers to examine their at-sea foraging behaviour. We estimated the repeatability of foraging trips and used a hidden Markov model to identify locations of foraging sites in order to quantify individual foraging site fidelity. Across the breeding season, bolder birds were more repeatable than shy individuals in the distance and range of their foraging trips, and during the incubation period (but not chick rearing), bolder individuals were more site-faithful. Birds exhibited these differences while showing high spatial similarity in foraging areas, indicating that site selection was not driven by personality-dependent spatial partitioning. We instead suggest that a relationship between boldness and site fidelity may be driven by differences in behavioural flexibility between bold and shy individuals. Together, these results provide a potential mechanism by which widely reported individual differences in foraging specialization may emerge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».